【亲测免费】 三分类文本情感分析深度学习算法资源下载

简介

本仓库提供了一个基于LSTM模型的三分类文本情感分析深度学习算法的资源文件下载。该算法能够识别文本中的三种情感类别：积极（Positive）、中性（Neutral）和消极（Negative）。

资源内容

• 模型文件：包含训练好的LSTM模型，可以直接用于情感分类任务。
• 数据集：提供了用于训练和测试的数据集，数据集已标注为三种情感类别。
• 代码示例：提供了Python代码示例，展示了如何加载模型并进行情感分类。

使用方法

1. 下载资源：点击仓库中的下载链接，获取所有相关文件。
2. 加载模型：使用提供的代码示例，加载训练好的LSTM模型。
3. 进行情感分类：将待分类的文本输入模型，模型将输出对应的情感类别（Positive、Neutral、Negative）。

注意事项

• 该模型是基于特定数据集训练的，可能需要根据实际应用场景进行微调。
• 数据集和模型文件较大，请确保有足够的存储空间。

贡献

欢迎对该项目进行改进和扩展，包括但不限于：

• 提供更多的训练数据。
• 优化模型结构以提高分类准确率。
• 增加更多的情感类别。

联系我们

如有任何问题或建议，请通过仓库的Issues页面联系我们。